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為什麼某些研究者無法控制他們的實驗變數？揭開觀察性研究的秘密！
在許多研究領域，例如流行病學、社會科學、心理學和統計學，觀察性研究是透過樣本推斷群體的一種方法。然而，在這類研究中，獨立變數往往不在研究者的控制之下，這主要是因為倫理考量或其它後勤限制。這篇文章將探討觀察性研究的特性，以及為什麼在某些情況下，研究者無法掌控他們的實驗變數。
觀察性研究的特性在於缺乏隨機分配機制，自然給推論分析帶來困難。
獨立變數的控制困難
獨立變數的控制困難源自多種原因。首先，許多情況下進行隨機實驗會違反倫理標準。例如，如果某位研究者希望調查墮胎與乳腺癌的假設關聯，則在一個理論上的控制實驗中，這位研究者可能需隨機將孕婦分為接受墮胎的「實驗組」和不接受的「對照組」，但這將違反許多社會倫理原則。 而且，這樣的實驗很難克服各種混淆的問題。
許多已發表的研究都是從一組已接受墮胎的女性中著手，而這組的形成並不受研究者控制。
另一个例子是，若一位科學家希望研究社區內禁止在公共室內吸煙的公共健康影響，進行控制實驗需要隨機選取一些社區進入實驗組，但通常這種法律行為的推動是社區及其立法機構的責任，而這位研究者往往缺乏這樣的政治力量去推動一項法律。
觀察性研究的類型
觀察性研究可分為幾種不同的類型：
- 案例對照研究：旨在比較結果不同的兩組，並基於一些假設的因果屬性進行對比。
- 橫斷面研究：在某個特定的時間點收集整個人群或代表性子集的數據。
- 縱向研究：涉及長時間內多次觀察相同變數的相關性研究。
觀察性研究的有用性與可靠性
儘管觀察性研究無法用來做出有關某種實踐的“安全性、有效性或效果性”的明確論斷，但它們仍然能提供許多實用的信息。這些研究有助於識別實踐中的信號、形成假設，並為之後的實驗提供基礎數據。這些研究的用途在醫療和社會科學中尤為重要。
觀察性研究能夠提供“真實世界”中使用和實踐的資訊。
偏差與補償方法
觀察性研究的一大挑戰是在得出可接受結論的同時，要避免明顯偏差的影響以及評估潛在隱藏偏差的影響。研究者可以利用各種統計技術，如匹配技術，來儘量減少這些偏差對結果的影響。
匹配技術偏差
研究者可能會採用多變量統計技術，透過匹配方法來接近實驗控制。儘管這一些方法能夠考慮觀察因素的影響，但也逐漸受到批評，因為這些方法可能進一步加劇所謂的混淆問題。
選擇偏差
觀察性研究的另一個困難是研究者可能在觀察的技能上存在偏見。他們可能無意中尋找與其研究結論相符的資料，這便引入了選擇偏差，無論是在研究的什麼階段，某些變數都可能系統性地被錯誤測量。
整體質量
根據最近的研究，觀察性研究的結果與隨機對照試驗的結果相似，顯示出相似的效果。這告訴我們，雖然觀察性研究有其局限性，但也能提供可靠的數據用於日後的研究設計和臨床實務。
獨立變數的控制困難對於觀察性研究構成了挑戰，然而，透過適當的方法和技巧，這些研究仍能為我們提供寶貴的資源。在充滿不確定性的現代科學研究中，我們是否應該更加重視這些觀察性研究所培育出的知識？
